Semble

活跃
GitHub Python MIT

简介

面向 Agent 的快速代码搜索引擎,使用语义索引替代 grep+read,token 消耗减少约 98%。

核心特性

  • 极速语义搜索 — 基于嵌入的代码检索,比 grep+read 减少约 98% token
  • MCP 服务器 — 提供 Model Context Protocol 接口便于 Agent 调用
  • 高召回率 — 在多个代码检索基准上优于传统文本匹配
  • 轻量部署 — 单个二进制/包即可启动,无需重型基础设施
  • 语义去重 — 自动识别相似函数和重复代码片段
  • Agent 友好 — 输出格式专为 LLM 消费而设计

适用场景

💡 给 Claude Code、Cursor、Codex 等编程 Agent 接入高速代码搜索能力
💡 在大型 monorepo 中快速定位相关函数与定义
💡 替换 grep+read 工作流以大幅降低 token 消耗
💡 通过 MCP 让任意 Agent 工具调用 Semble 进行代码检索
💡 在 IDE 插件中提供语义化代码补全与导航

优势与不足

优势

  • 活跃维护,近期持续更新
  • 社区热度高(5.9k stars)
  • 开源许可证友好(MIT)
  • Issue 响应及时,积压少

快速开始

pip install semble
semble index /path/to/repo
semble search "处理用户认证的函数"
# 或启动 MCP 服务器:
semble serve --mcp

相关项目

codegraph

66.6k · C
活跃 A

CodeGraph 是为编码 Agent 设计的预索引代码知识图谱,自动同步代码变更,显著降低 Claude Code、Codex 等工具的 token 消耗。

code-intelligencemcprag +2
  • · 预索引代码知识图谱 — 自动同步代码变更,毫秒级查询
  • · 多编码 Agent 兼容 — 适配 Claude Code、Codex、Cursor、AntiGravity 等
  • · 100% 本地运行 — 索引与查询都在本地,代码不外传

code-review-graph

30.4k · Python
活跃 A

本地优先的代码智能图谱,通过 MCP 与 CLI 为 AI 编码工具构建代码库地图,让 AI 只读取必要的上下文。

code-reviewknowledge-graphmcp +3
  • · 本地优先 — 全部索引数据在本地生成,避免数据外传
  • · 代码智能图谱 — 用 tree-sitter 解析代码后构建实体关系图
  • · MCP 集成 — 提供 Model Context Protocol 接口便于 Claude Code、Cursor 等 Agent 调用

Embedchain

63.4k · Python
活跃 A+

Embedchain 是一个面向 AI Agent 的通用记忆层,支持将多种数据源快速接入 LLM,构建具有上下文记忆的 AI 应用。

memoryragembeddings +2
  • · 通用记忆层 — 将多种数据源(网页、PDF、YouTube、Notion 等)快速接入 LLM 构建上下文
  • · 向量化存储 — 自动将数据分块、嵌入并存入向量数据库,支持语义检索
  • · 多 LLM 后端支持 — 兼容 OpenAI、Cohere、Ollama 等多种 LLM 和嵌入模型